一種結(jié)合全局先驗的深度學(xué)習(xí)高光譜圖像顯著性檢測算法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911419512.0 申請日 -
公開（公告）號 CN111160300B 公開（公告）日 2022-06-28
申請公布號 CN111160300B 申請公布日 2022-06-28
分類號 G06V20/13（2022.01）I;G06V10/46（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 許廷發(fā);郝建華;徐暢;余越;黃晨;潘晨光 申請（專利權(quán)）人 北京理工大學(xué)重慶創(chuàng)新中心
代理機(jī)構(gòu) 成都九鼎天元知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 -
地址 401120重慶市渝北區(qū)龍興鎮(zhèn)曙光路9號9幢
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測算法領(lǐng)域，公開了一種結(jié)合全局先驗的深度學(xué)習(xí)高光譜圖像顯著性檢測算法。首先根據(jù)高光譜圖像獲取相應(yīng)的光譜梯度圖，將光譜梯度圖進(jìn)行超像素分割，計算每個超像素的光譜角距離特征圖，作為全局先驗圖。采用VGG16作為基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將全局先驗圖和分割圖像合并作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，將VGG16最后一層全連接層輸出的特征重新排序成二維圖像，得到顯著性結(jié)果圖。通過對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練得到最終的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型。本發(fā)明可以充分挖掘圖像中蘊(yùn)含的高級語義信息，以提高模型的檢測精度。